什么是 Spark 3.0 AQE 和 CBO

Spark 3.0 引入了两个重要的优化功能，即自动查询执行 (Automatic Query Execution，简称 AQE) 和成本优化器 (Cost-based Optimizer，简称 CBO)。AQE 允许 Spark 根据数据统计信息自动为查询选择最佳执行计划，而 CBO 则通过分析查询的成本和统计信息来选择最佳执行计划。这两个功能的引入极大地提高了 Spark 的查询性能和执行效率。

Spark 3.0 AQE 的示例分析

下面以一个示例来说明 AQE 的工作原理。假设有一张包含 1000 万行数据的表，我们想查询年龄大于 30 岁的用户数量。在 Spark 2.x 版本中，Spark 会采用逐行扫描的方式查询整个数据集来获取结果。但是在 Spark 3.0 AQE 中，Spark 会自动根据数据统计信息选择更高效的执行计划。它会先获取到年龄大于 30 岁的用户数量的近似值，然后根据这个值决定是否需要扫描整个数据集。如果近似值已经满足查询要求，Spark 会停止扫描并返回结果。这样可以大大提高查询的速度。

Spark 3.0 CBO 的示例分析

下面以一个示例来说明 CBO 的工作原理。假设有一个包含多个过滤条件的查询，如年龄大于 30 岁且性别为男性且年薪大于 10 万的用户。在 Spark 2.x 版本中，Spark 会根据过滤条件的顺序依次执行过滤操作，即根据年龄、性别和年薪的顺序进行过滤。但是在 Spark 3.0 CBO 中，Spark 会根据每个过滤条件的成本和统计信息来选择最佳的过滤顺序。它可能会先根据年薪进行过滤，然后再根据年龄和性别进行过滤。这样可以减少中间结果集的大小，提高查询性能。

总结

Spark 3.0 的 AQE 和 CBO 是两个重要的查询优化功能，它们通过自动选择最佳执行计划和过滤顺序来提高 Spark 查询的性能和效率。AQE 可以根据数据统计信息选择最佳执行计划，从而减少不必要的扫描操作，提高查询速度；CBO 可以根据成本和统计信息选择最佳的过滤顺序，从而减少中间结果集的大小，提高查询性能。这两个功能的引入使得 Spark 在处理大规模数据集时更加高效和灵活。